一种新的粗糙集与支持向量分类机算法

用支持向量机的机器学习是依据结构风险最小化原则,序列最小优化(SMO)是较特殊的分解算法。对高维大样本对象,支持向量机训练算法面临耗时增大与维数灾问题,利用粗糙集(RS)对不确定数据处理能力,提出一种新的粗糙集与支持向量分类机算法RS-SMO,可以对数据集做属性约简,生成类边界集作为SMO的训练子集,比原始训练集的维数与规模大小都有一定程度的减少,可构造出具有较好时空性能的算法。用两个实用数据对象做仿真,实验结果表明算法RS-SMO比SMO的性能有大的提高,实现了结构风险最小化。     

基于路段覆盖率的浮动车样本数量研究

作为智能交通系统(ITS)的重要组成部分,浮动车技术得到了广泛的应用,而浮动车样本数量与路段覆盖率以及抽样时间段之间的关系又是在应用中必须解决的问题.通过对现有理论的研究,在考虑到GPS定位误差的情况下,推导出了3者之间的理论关系式,并与所获取的成渝高速成渝段的实际数据进行对比拟和,从而证实了理论公式的可行性.     

聚己内酯纳米纤维膜固定化溶藻菌对藻类和藻毒素的生物降解作用

采用电纺法制备并表征了聚己内酯纳米纤维膜(NMP).将从太湖水体中分离到的假单胞菌属溶藻菌固定化在聚己内酯纳米纤维膜(NMP)、维纶(VNL)和阿科蔓(AQUA)等人工介质材料上,分析与比较不同人工介质固定化溶藻菌对太湖土著铜绿微囊藻和微囊藻毒素LR(MC-LR)的生物降解作用.实验结果显示:NMP吸水率、孔隙率、拉伸强度分别为(81.33±1.58)%、(78.68±4.85)%、(89.8±7.5)MPa.NMP固定化溶藻菌的数量为5.65×107/cm2;NMP固定化溶藻菌对藻细胞的48h溶藻率和对MC-LR的48h降解率分别为85.68%和60.16%;溶解藻细胞可重复利用次数达到4次.上述结果表明,NMP是一种良好的固定化溶藻菌的纳米人工介质,可以增强溶藻菌对铜绿微囊藻和MC-LR的生物降解作用.     

江苏省高校大学生休闲体育参与情况调查分析

健康休闲体育活动,无论对于大学生的身心健康和整体素质,还是大学校园文化发展和良好风气的形成,都非常有利。学生在参与丰富多彩的体育活动项目的过程中,既能够将自身认识提升,又能够将自我形象丰富,同时缓解紧张的生活情绪和烦恼,对自身生活能力更加坚信,帮助大学生远离消极生活,拥有健康的身心。大学生应该通过有效运用休闲体育活动将自身的价值体现出来,从而使生活的各种压力得以缓解,生活质量有效提升。不良休闲体育嗜好会使学生受到伤害。改革大学生休闲体育教育,能够促进大学生身心健康,使其学会各种体育健身方法,养成良好的习惯,拥有健康的身心。     

电纺聚-L-乳酸/β-磷酸三钙复合物纳米纤维膜

利用静电纺丝法制备了生物可吸收聚-L-乳酸(PLLA)/β-磷酸三钙(β-TCP)复合物纳米纤维膜.采用扫描电子显微镜(SEM)、场发射扫描电子显微镜(FESEM)等手段研究了复合物纳米纤维膜的结构和形态,详细探讨电纺工艺条件对制备PLLA/β-TCP复合物纳米纤维的形态影响.通过拉伸力学测试、噻唑蓝比色法(MTT)对复合物纳米纤维膜的力学性能和体外细胞相容性作了进一步研究.结果表明,PLLA/β-TCP复合物纳米纤维的几何结构与电纺条件有关,随着聚合物溶液浓度增加、溶液流速增大,纤维直径有不同程度的增大;复合物纳米纤维膜的拉伸强度和杨氏模量随β-TCP的含量增加而下降;复合物纳米纤维膜对L-929细胞系无细胞毒性,显示良好的细胞相容性.     

基于粗糙集与支持向量机的分类算法

针对高维大样本环境下支持向量机训练算法面临界的耗时增大与维数灾问题,将序列最小优化算法(SMO)与粗糙集(RS)的数据处理功能相结合,提出一种新的基于粗糙集与支持向量机的分类算法RS.SMO.该算法依据属性的重要性对数据集作属性约简,用粗糙边界集法生成类边界集作为SMO的训练子集,使训练集比原始训练集的维数与规模都有一定程度的减少,可构造出具有较好时空性能的算法.实验结果表明,RS-SMO算法能实现结构风险最小化,且性能优于SMO算法.